De ANOVA , met de t-test , is een van de standaard tests in de statistieken voor het vergelijken van middelen over monsters . Bij slechts twee monsters groepen , de t-test en ANOVA gelijkwaardig . In situaties waarin meer dan twee monsters groepen, ANOVA is superieur aan het detecteren of middelen verschillen . De nulhypothese voor ANOVA is dat de middelen van alle monsters zijn gelijk .
F Statistiek

De F- statistiek
een willekeurige variabele is verspreid door de F-verdeling die is berekend uit de steekproef verschillen in de ANOVA . De F statistiek is gelijk aan het verschil tussen monsters gedeeld door de variantie in monsters . De resulterende F statistiek is vergeleken met een F-verdeling geschikt voor het aantal monster grond en het aantal factoren wordt geanalyseerd in uw gegevens .
Veronderstellingen

zoals met alle statistische tests , de ANOVA -test maakt bepaalde veronderstellingen over de gegevens die worden geanalyseerd . De gemiddelde waarde van alle fouten in de gegevens nul , de variantie van de fouten gelijk tussen monsters , de erros onafhankelijk tussen de monsters , en de data wordt normall gedistribueerd . Als deze veronderstellingen niet geschikt zijn, overweeg dan een alternatieve niet - parametrische test die minder of andere veronderstellingen heeft .
MATLAB

MATLAB 's & statistieken toolbox bevat functies voor verschillende soorten ANOVA testen

p = anova1 ( X) ; . bovenstaande code voert een een- factor ANOVA waarbij verschillende kolommen geven aan verschillende sample groepen

p = anova2 ( X , n_reps ) ; . bovenstaande code voert een twee - factor ANOVA waarbij verschillende kolommen en rijen geven verschillende sample groepen . De n_reps variabele geeft het aantal keren dat de steekproef meting wordt herhaald .